基于弥散张量成像的大脑张量模板构建方法

摘要

本发明提出了一种基于弥散张量成像的大脑张量模板构建方法，旨在提高大脑张量模板构建的准确度和效率，实现步骤为：对弥散张量图像进行预处理；获取个体平均B0图像集、张量图像集和FA图像集；确定标准模板；对个体FA图像进行迭代配准获取FA模板；获取个体FA图像与FA模板的配准参数；将平均B0图像集和张量图像集空间标准化；获取标准空间下所有被试的平均B0图像和平均张量图像集；获取大脑张量模板。本发明利用FA模板获取个体空间到标准空间的配准参数，作用到张量图像后进行张量重定向，减少了配准信息的丢失，提高了张量模板的准确度，同时所需的配准次数少，提高了模板构建的效率。